Semantic Ranking : Search Engine 的另一扇窗

由前文"Pagerank 演算法研究“與"SERP v.s. PageRank : PR值與搜尋排前的關係“, 我們瞭解了影響網路搜尋結果的幾個因素

但是網頁的互相連結並無法表示支持的程度, 目前PageRank計算一概以均分的方式, 而網頁互相連結也無法表示網頁間的關聯, 如科技類的網頁A連接到科技類的網頁B, 對於網頁的重要度評比, 當然應該比生活類的網頁C連接到科技類的網頁B要來的重要

而使用網頁結構與keyword的關聯性來產生SERP的結果, 也有可能出現錯誤的狀況, 比如keyword為"SERP PageRank" 與 “PageRank SERP", 就可能產生不同的SERP結果, 同義與相近詞也無法透過搜尋有效率的尋找

這些都是由於PageRank與SERP目前都尚未真正融入Semantic語意技術, 沒有語意技術實在很難以分析這麼多看似不相關的資料 …

Context-Aware Semantic Association Ranking“, “Ranking Complex Relationships on the Semantic Web“, “Ontology-Driven Semantic Ranking for Natural Language Disambiguation in the OntoNL Framework" … 等等文章就提出了Semantic Ranking的概念, 希望以語意的關聯來建立網頁間的關係, 如果您希望看更多訊息, 可以用"semantic ranking"去進行搜尋

什麼是Semantic Ranking? 就是用語意技術去評比網頁, 當您下一個關鍵字, 網頁就可以用semantic ranking的大小來依序顯示, 不像現在只是純粹比對字串

當網頁間存在Semantic Connectivity (語意連接性) 或Semantic Similarity (語意相似性), 就是存在Semantic Association (語意關聯性)

例如: 當網頁A的內容討論車子的性能, 網頁B的內容討論重型機車的性能, 網頁C的內容討論BMW汽車的性能, 網頁D的內容討論寶馬汽車的性能, 則網頁A-C,A-D互相具有Semantic Connectivity, 網頁C,D互相具有Semantic Similarity, 而網頁B則可透過另外網頁與網頁A產生另外一個Semantic Connectivity

不過可惜的是以舊有的網頁語法, 如果沒有使用RDF (Resource Description Framework), 比較困難建立這些關係, 如何在既有的HTML語法下, 或簡化使用RDF的方式來改善PageRank與SERP是Search engine的一個困難的難題

如果這個問題可以解決的話, Search engine的市場就可能重新洗牌, SEO的方式可能就全面改觀了, 拭目以待吧 …

1個留言

於 Semantic Ranking : Search Engine 的另一扇窗.
  1. […] 什麼是「語意連接性」? 我們在"Semantic Ranking : Search Engine 的另一扇窗"有說過,當網頁A的內容討論車子的性能,網頁B的內容討論重型機車的性能,網頁C的內容討論BMW汽車的性能,網頁D的內容討論寶馬汽車的性能,則網頁A-C,A-D互相具有Semantic Connectivity,網頁C,D互相具有Semantic Similarity,而網頁B則可透過另外網頁與網頁A產生另外一個Semantic Connectivity。 […]

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